Dataddo Data to AI

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Seus anúncios, analytics e CRM. A uma pergunta de distância. Menos tokens, melhores respostas.

Conecte o Claude ou ChatGPT uma vez e pergunte sobre Meta, Google Ads, GA4 ou HubSpot. Sua IA recebe dados governados e bem descritos em vez de exportações brutas, então ela usa menos tokens e dá respostas melhores.

• Somente leitura
• Usa os dados que você já sincroniza
• Funciona com Claude, ChatGPT, Gemini e outros
• Respostas mais precisas e confiáveis
• Menores custos de IA para o mesmo trabalho
• Sem data warehouse ou pipelines para construir
• Segurança e governança integradas

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Quanto custou um novo lead na semana passada, por canal pago?

Resposta do assistente de IA · 3 fontes

Mídia social paga gerou leads a €44,71 cada, pouco mais da metade do custo da pesquisa paga, a €81,22. Os gastos com pesquisa subiram 12% na semana, enquanto os leads caíram.

Canal	Gasto	Novos leads	Custo/lead
Mídia social paga Meta	€18.420	412	€44,71
Pesquisa paga Google Ads	€11.290	139	€81,22

Leads contados pelo campo de origem original do HubSpot. Nenhum anúncio foi associado a um contato por suposição.

gasto

Meta Ads, Google Ads · em seg 06:40 UTC

leads

Contatos do HubSpot · em seg 06:15 UTC

cobre

15–21 set 2026

Resposta de exemplo · conta e números fictícios

Benchmark

Mais respostas certas. Metade dos erros confiantes.

Fizemos 43 perguntas pré-registradas sobre três conjuntos de dados reais — Google Search Console, negócios do HubSpot e Google Ads — e entregamos as mesmas linhas ao mesmo modelo de quatro maneiras. Apenas a camada de dados mudou.

78,5%

das perguntas respondidas corretamente — o melhor dos quatro métodos de entrega testados

2x

menos respostas erradas com confiança — 14,0% das execuções contra 24,0% e 26,3%

2,8x

mais respostas corretas em dados de CRM bagunçados — melhor em 8 perguntas, pior em nenhuma

Respondidas corretamente Todas as 43 perguntas — quanto maior, melhor

Dataddo Data to AI™ 78,5%

Conector SQL genérico 71,5%

Arquivos CSV + documentação 69,0%

Arquivos CSV 65,5%

Erradas, mas afirmadas como fato Parcela das execuções — quanto menor, melhor

Dataddo Data to AI™ 14,0%

Arquivos CSV + documentação 24,0%

Conector SQL genérico 26,3%

Arquivos CSV 33,3%

Mesmo modelo, prompts e linhas em todas as condições; 759 execuções avaliadas, verdade básica congelada antes de qualquer execução. Somente no Google Search Console, arquivos CSV documentados tiveram desempenho tão bom quanto o Data to AI™ — a vantagem vem de dados mais bagunçados, como negócios do HubSpot.

Leia o benchmark →

Funciona com sua stack

Atenda qualquer LLM ou agente via MCP

Claude, Gemini, OpenAI e outros conectam-se aos seus dados governados pelo protocolo aberto Model Context Protocol — sem lock-in proprietário e sem pipeline personalizado por modelo.

Veja todos os LLMs e agentes →

Com vs. sem

Os mesmos dados, um resultado muito diferente

Aponte sua IA para os mesmos dados de CRM — negócios, tickets, contatos e empresas — uma vez como tabelas brutas e outra vez pelo Dataddo. As linhas são idênticas. O que muda é o quanto o modelo precisa adivinhar, e isso decide quão boa, rápida e acessível é a resposta.

	Sem Dataddo	Com Dataddo	Resultado para você
Contexto de negócio e relações	O modelo vê tabelas brutas e nomes de campos. Ele precisa adivinhar o que cada campo significa e como negócios, tickets, contatos e empresas se relacionam — muitas vezes errando os joins.	Cada campo vem com uma definição em linguagem simples e suas relações entre negócios, tickets, contatos e empresas, então o modelo conhece o esquema antes de ler uma única linha.	Respostas fundamentadas no seu negócio real
Sinais de atualização e qualidade	Não há como saber se um registro é atual ou confiável. Dados desatualizados ou incompletos são tratados da mesma forma que dados frescos e confiáveis.	Cada campo carrega timestamps de atualização e métricas de qualidade, então o modelo pode ponderar ou sinalizar dados em vez de confiar em tudo igualmente.	Decisões com dados em que você pode confiar
Consumo de tokens	Alto. O modelo gasta tokens explorando o esquema, amostrando linhas e tentando novamente até entender os dados.	50–90% menor. O contexto é fornecido antecipadamente, então o modelo pula a exploração e vai direto para a resposta.	50–90% menos gasto com tokens
Tempo de processamento	Lento. A maior parte da execução é gasta em descoberta, manipulação de dados e desambiguação antes de qualquer análise real começar.	Muito mais rápido. Com o trabalho de base já feito, o modelo gasta seu tempo respondendo, não explorando.	Respostas em segundos, não minutos
Nível do modelo e custo	Precisa de um modelo de fronteira para raciocinar sobre dados brutos e não rotulados — a opção mais cara por consulta.	Modelos menores e mais baratos lidam com as mesmas perguntas, porque o raciocínio difícil sobre a estrutura já está resolvido.	Dinheiro economizado com modelos mais baratos
Qualidade da resposta	Propensa a joins errados, campos alucinados e números sem fundamento difíceis de detectar.	Respostas fundamentadas e consistentes, ligadas a campos definidos e relações reais. Mais difícil de medir, mas a diferença aparece.	Respostas em que você pode realmente confiar

Feito para números que você vai repassar

Certo em todas as ferramentas, não apenas dentro de uma.

Os números que sua IA fornece acabam em relatórios de clientes. Estas regras os mantêm corretos quando uma pergunta abrange várias ferramentas.

Sem atribuição inventada

Suas plataformas de anúncios e CRM não compartilham um ID comum. Respostas entre canais usam os campos que cada ferramenta realmente registra, nunca uma correspondência adivinhada entre elas.

Cada número com fonte e data

Cada figura diz de qual ferramenta veio e quando essa ferramenta sincronizou pela última vez, para que um número desatualizado nunca chegue a um cliente.

As principais campanhas realmente são as principais

Peça as cinco melhores e elas serão classificadas pela medida que você pediu, com a classificação declarada.

Dados parciais são rotulados

Se uma fonte contém apenas algumas contas ou datas, a resposta diz isso, para que nenhum total passe por mais do que é.

Por que não um MCP de fornecedor?

O conector do HubSpot responde perguntas do HubSpot. O Dataddo cruza ferramentas.

Conectores de fornecedores são bons dentro do próprio produto. No momento em que uma pergunta abrange duas ferramentas, sua IA fica responsável por unir as respostas sozinha.

MCP de um fornecedor

Respostas dentro da própria ferramenta

Dataddo Data to AI™

Respostas em todas as suas ferramentas

Fontes Somente os dados desse fornecedor. Meta, Google Ads, GA4, HubSpot, Sheets e tudo o mais que você sincroniza pelo Dataddo.

Uma pergunta entre ferramentas Um conector por ferramenta; a IA combina o que eles retornam. Uma única conexão responde, com cada número rotulado pela sua fonte.

Registros sem ID compartilhado Deixados para a IA associar. Nunca associados por suposição.

Atualização Depende de cada conector. Cada resposta diz quando cada fonte foi sincronizada pela última vez.

Como funciona

Dos seus sistemas de negócio a qualquer IA, governado de ponta a ponta

Sistemas de negócio

CRM, marketing, publicidade, ERP, finanças, suporte, bancos de dados, arquivos

CRM e vendas

Salesforce Dynamics 365 Pipedrive

Marketing

HubSpot Mailchimp Klaviyo

Publicidade

Google Ads Meta Ads LinkedIn Ads TikTok Ads

ERP e finanças

SAP Oracle NetSuite Xero

Bancos de dados e warehouses

PostgreSQL MySQL Snowflake BigQuery Databricks Redshift

Arquivos e planilhas

Google Sheets Amazon S3 CSV / SFTP

400+ conectores

Extrair

Dataddo

SmartCache armazenamento pronto para consulta

Os dados extraídos são armazenados, deduplicados e mantidos atualizados — para que os agentes consultem um armazenamento estável em vez de sobrecarregar sistemas de negócio ao vivo.

Proteções integradas

Hash e mascaramento de PII

Campos sensíveis recebem hash na ingestão — o modelo nunca vê identificadores brutos

Firewall de qualidade de dados

Verificações de esquema, atualização e anomalias bloqueiam registros ruins antes de chegarem ao cache

Políticas de acesso

Permissões em nível de linha e coluna decidem o que cada agente pode recuperar

Trilha de auditoria completa

Cada consulta do modelo é registrada — quem perguntou o quê e o que foi retornado

Contexto de negócio via metadados

Descrições de tabelas e colunasGlossário de negóciosMétricas e definiçõesRelacionamentosLinhagem e atualização

O modelo aprende o que uma tabela significa, não apenas quais colunas ela tem.

MCP

LLMs e agentes

Conecte via MCP — sem pipeline personalizado por modelo

Claude

Gemini

OpenAI

Mistral

Perplexity

Grok

O que o modelo pode fazer

• Responder perguntas de negócio a partir de dados governados e atuais
• Explorar métricas sem um pipeline construído manualmente por modelo
• Permanecer dentro da política — nada não governado é acessível

Dados governados entram · respostas confiáveis saem

Preços

Grátis durante o pré-lançamento privado.

O Data to AI™ é gratuito enquanto estiver em pré-lançamento privado. Integramos equipes em ondas e moldamos o produto com o feedback delas. No lançamento, ele será precificado como os assistentes de IA que sua equipe já usa. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre Enterprise.

Pré-lançamento privado

Grátis durante o pré-lançamento

Personalizado

Temos um modelo de pagamento que funciona para você

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Perguntas antes de conectar

O que sua equipe vai perguntar primeiro.

O que é MCP?

MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto para conectar clientes de IA a dados e ferramentas externas. LLMs e agentes o usam para recuperar dados governados do Dataddo sob demanda — então você conecta uma vez e qualquer modelo compatível com MCP pode consultá-los, sem pipeline personalizado por modelo.

Já usamos o MCP do HubSpot. Por que adicionar este?

Mantenha-o para trabalhar dentro do HubSpot. Use o Data to AI™ quando a pergunta precisar das suas plataformas de anúncios, GA4 ou qualquer outra coisa junto com o HubSpot, respondida em um só lugar com cada número rotulado.

Por que não usar apenas os conectores integrados do Claude?

Use-os para perguntas rápidas sobre uma ferramenta. A maioria dos conectores expõe cada fonte separadamente e entrega os campos brutos ao modelo, então ele precisa adivinhar o que cada coluna significa e unir suas fontes dentro do chat. O Data to AI™ serve todas as fontes como uma única camada governada, com cada campo e métrica definidos antecipadamente, para que o modelo não improvise as regras de negócio. Você também decide exatamente o que a IA pode ver: um conector integrado geralmente alcança tudo o que seu login alcança, enquanto com o Data to AI™ você publica apenas os conjuntos de dados e campos que escolher. Seus dados de pipeline podem estar no escopo enquanto os detalhes de contato ficam de fora. Em nosso benchmark, a camada governada reduziu respostas erradas com confiança em 42–47% em comparação com servir os mesmos dados como exportações CSV ou por um conector SQL simples. Também é somente leitura, então não pode alterar suas campanhas ou registros de CRM.

Com quais ferramentas de IA ele funciona?

Claude, ChatGPT, Gemini ou qualquer assistente que suporte conexões MCP.

O que preciso configurar?

Se suas fontes já sincronizam pelo Dataddo, você adiciona uma conexão à sua ferramenta de IA. Sem novos pipelines, sem SQL.

Preciso de um warehouse para usar isso?

Não. O Dataddo serve dados à sua IA diretamente do SmartCache, então você pode começar sem provisionar um warehouse ou lake. Se depois precisar de um, a mesma plataforma entrega espelhos CDC para BigQuery, Snowflake e Databricks — "sem warehouse" vira uma escolha, não uma limitação.

Ele pode alterar algo nas minhas contas?

Não. Ele apenas lê os dados que o Dataddo já sincroniza para você. Não pode editar campanhas, orçamentos ou registros de CRM.

Posso controlar o que o modelo pode acessar?

Sim, completamente. Você define exatamente quais conjuntos de dados e campos são expostos, e essa definição é determinística e 100% sob seu controle. Um modelo só pode alcançar o que você publicou explicitamente — nada mais é acessível — e PII pode ser excluída ou receber hash (md5 / xxh3) antes que os dados saiam do Dataddo.

Meus dados são usados para treinar modelos?

O Dataddo é um pipeline de dados, não um provedor de modelos — ele move seus dados, não treina com eles. Se o LLM que você conecta retém ou treina com os dados que você envia é regido pelo seu acordo com o provedor dele, então revise os termos deles para detalhes.

Onde meus dados são processados? Em dois lugares, e você controla o que se move entre eles. A Dataddo extrai seus dados e os mantém no SmartCache, na nuvem gerenciada da Dataddo na região de sua escolha. A Dataddo é uma empresa da UE com sede em Praga, certificada ISO 27001 e SOC 2 Type II. Quando você faz uma pergunta, a ferramenta de IA conectada recebe apenas os resultados de consulta dos contextos que você criou na Dataddo, e essa ferramenta de IA os processa sob seus próprios termos. Dados pessoais podem ser excluídos ou criptografados antes que qualquer coisa chegue ao SmartCache. Se seus dados precisarem permanecer dentro da sua própria nuvem ou de uma nuvem soberana da UE, a Dataddo oferece suporte a esses cenários no Enterprise.

Como uma camada governada realmente melhora as respostas?

Arquivos brutos forçam o modelo a inferir o que cada coluna significa, qual arquivo usar e como agregar — e um pequeno deslize metodológico produz um número errado, confiante e plausível. Uma camada governada fornece definições de campos em linguagem simples, definições de métricas consistentes e relacionamentos explícitos antecipadamente, para que o modelo concentre seu esforço na pergunta em vez de reconstruir a estrutura. Em nosso benchmark — 43 perguntas pré-registradas em três conjuntos de dados reais — o Data to AI™ respondeu corretamente a 78,5%, o melhor entre quatro métodos de entrega testados, e reduziu aproximadamente pela metade as respostas confiantemente erradas (14,0% versus 24,0% e 26,3% para as linhas de base).

Posso realmente usar um modelo menor e mais barato?

Sim. Quando a camada governada conduz o modelo à resposta correta, você não precisa mais do maior modelo de fronteira para raciocinar sobre dados brutos e não rotulados. Em nosso benchmark, servir dados por meio do Data to AI™ foi 39% mais barato por pergunta do que manter exportações documentadas, ao mesmo tempo que produziu as respostas mais corretas — então você pode usar um modelo menor e de menor custo para o mesmo trabalho.

O que é um contexto?

Um contexto é um conjunto de dados governado, sincronizado automaticamente e publicado por meio do padrão aberto MCP para um LLM ou agente.

Quais fontes são suportadas?

Mais de 400 fontes, incluindo bancos de dados, data warehouses em nuvem e centenas de APIs SaaS. Se algo que você precisa estiver faltando, você pode solicitá-lo.

Faça uma pergunta em todos os seus canais.

O Data to AI™ está em pré-lançamento privado. Solicite acesso para conectar Claude, ChatGPT ou Gemini a todas as fontes que você já sincroniza e pergunte sobre suas próprias campanhas.

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